《表5 面板数据模型6的回归估计结果》

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《海河流域蒸发皿蒸发量变化及其影响》

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注：***、**、*分别说明在1%、5%、10%的置信水平下显著。

事实上，蒸发皿蒸发量的变化并不由单个气象要素决定，而是多个气象要素共同作用导致，因此进行全因子回归更能反映真实情况。回归估计结果见表5，相对湿度的回归系数在17个站点均为负值，且有14个站点通过显著性检验，说明相对湿度与蒸发皿蒸发量呈负相关关系；日照时数的回归系数在12个站点为正值，且主要分布在海河流域的中南部，其中有8个具有显著性，说明在流域的中南部日照时数和蒸发皿蒸发量呈正相关关系；平均气温的回归系数在14个站点为正，其中10个具有显著性，在3个站点为负，说明平均气温与蒸发皿蒸发量大体呈正相关关系；气温日较差的回归系数在15个站点为正值，其中9个具有显著性，在2个站点为负值，说明气温日较差与蒸发皿蒸发量大体呈正相关关系；风速在16个站点为正，其中有9个具有显著性，在1个站点为负，说明风速与蒸发皿蒸发量大体呈正相关关系。另外，表4中的R2为0.84，大于表3中的每个模型的R2值，表明蒸发皿蒸发量的变化是由各个气象因子共同作用而导致。从全因子回归的角度来看，蒸发皿蒸发量与相对湿度呈负相关关系，与日照时数、平均气温、气温日较差、风速大体呈正相关关系，这一结论与鲍振鑫等[19]和Zheng等[11]的研究结果一致。